本节我们将研究从质量图中提取掩码的问题。掩码是一个质量图，其像素只有两个值：0 或 1。零值像素标志着质量最低的相位值，这些相位值将被屏蔽、零权重或忽略。第 5 章中的某些 L/ 正则算法需要使用掩码来定义零权重。掩码还可用于某些路径跟踪算法，如第 4.5 节中将要介绍的弗林最小不连续性算法。本节介绍掩膜设计所涉及的一般问题。如第 4 章所述，某些路径跟随算法对掩码有特殊要求。

我们将通过计算并对质量图应用阈值来生成掩码。所有低于阈值的质量值将被定义为 0（即屏蔽掉），而高于阈值的质量值将被定义为 1。定义掩码的主要困难在于阈值的选择。如果阈值太低，屏蔽掉的像素就不够多。当掩码用于定义路径跟踪算法的零权重时，过多的低质量相位值将会破坏解包方案。另一方面，如果阈值过高，则会屏蔽掉过多像素，导致区域之间相互隔离。
 

图 3.23 (a) 龙峰和 (b) 隔离峰模拟 IFSAR 例子的最大相位梯度图。深色像素表示具有陡峭梯度的相位数据，这往往是噪声像素。将这些地图与图 3.11(a) 和 3.12(a) 的相关地图以及图 3.15 和 3.19 的其他地图进行比较。